在分布式计算应用在科学领域的众多项目当中，寻找梅森素数是一个非常有趣的项目。梅森数是根据17世纪法国数学家马兰·梅森的名字命名的，它是指形式为2的n次方减1的数，如果一个梅森数是素数那么它就是一个梅森素数。
很久以来人们一直在坚持不懈地寻找着更大的梅森素数，但是随着每森素数的不断增大，人们寻找梅森素数所要进行的计算量也越来越大，因此人们采用了分布式计算的方法，发动全世界对此愿意做出贡献的人，贡献他们的CPU资源。如果是想要依靠单独的超级计算机来计算这个项目，将会花费多少的时间？
有例子可以证明。2005年12月15日，中密苏里州立大学的 Curtis Cooper 和 Steven Bonne 发现了第43个梅森素数——2的30,402,457次幂减1。而这个目前人类所知最大梅森素数的发现，正是依靠了一个称为GIMPS的分布式系统的力量。
这个新素数有9152052 位数，它的验证过程由法国格勒诺布尔的 Tony Reix 独立完成。这次核算工作让一台带有16个 Itanium2 1.5GHZ 处理器的 Bull NovaScale 6160 HPC 超级计算机足足算了5天才最后完成。
如果寻找梅森素数的工作都是由这种超级计算机来完成，将会耗费多少的IT资源，而耗费这些资源，做这种实际价值并不是很大的项目，谁会愿意？是否值得？谁来买单？
所以，与其说是这群利用了分布式计算的数学爱好者找到了更大的梅森素数，不如说是他们找到了一种寻找梅森素数的更好方法。
但是梅森素数毕竟只是一个能够引起数学爱好者兴趣的项目，对于企业和政府来说，为了计算梅森素数而对成千上万台计算机进行管理，统筹安排，可能是很无聊的事情。但是如果做一个类比，企业和政府机构也会有自己的“梅森素数”，例如他们的IT投资回报率。而企业在追求更令人满意的IT投资回报率，也就是他们心目中的“梅森素数”的时候，是否也能找到新的方法？分布式，可能同样会给CIO一个肯定的答案！
正确计算投资回报率
对于企业来说，如何找到他们更加满意的IT投资回报率呢？在寻觅的过程中，CIO们发现了资源闲置造成的浪费。但是实际上闲置率并不是关系企业IT投资回报率中最重要的部分，很多分布式环境倡导者所宣扬的分布式的好处——硬件利用率的提高以及硬件采购成本的降低，是很片面的。
不能否认，成本的确是CIO们首先会考虑的问题。它在对分布式有不同看法的人群中间画出了一道分界线。一部分人认为用分布式系统，将极大降低公司的硬件采购成本。他们的理由是，分布式系统的核心在于将目前连接在网络（对于企业内部来说可能指企业内部局域网，对于普遍的网民则指Internet）的计算设备、存储设备、软件等整合为一个统一的资源，在一个透明的界面上，为任何参与到这个网络中的个体提供统一计算能力。利用已有的但却被闲置的计算资源，总比另外购买设备提高计算能力让它们继续在某个特定的地点、时间发挥价值，而在其他时间继续空置，来的更划算。